컴퓨터 비전을 위한 이미지 주석에 대한 최종 가이드: 애플리케이션, 방법 및 카테고리
이 가이드는 개념을 선택하고 가능한 가장 간단한 방법으로 제시하므로 내용을 명확하게 이해할 수 있습니다. 제품 개발 방법, 제품 뒤에 있는 프로세스, 관련된 기술 등에 대한 명확한 비전을 가질 수 있도록 도와줍니다. 따라서 이 가이드는 다음과 같은 경우 매우 유용합니다.
개요
최근에 Google 렌즈를 사용해 보셨습니까? 글쎄, 그렇지 않다면, 당신은 우리 모두가 기다려온 미래가 당신이 그 미친 능력을 탐구하기 시작하면 마침내 도래했다는 것을 깨달을 것입니다. Android 생태계의 단순하고 보조적인 기능인 Google Lens의 개발은 계속해서 기술 발전과 진화 측면에서 우리가 얼마나 멀리 왔는지 증명합니다.
우리가 단순히 장치를 응시하고 인간에서 기계에 이르는 단방향 통신만을 경험했던 때부터 우리는 이제 장치가 우리를 똑바로 쳐다보고, 그들이 보는 것을 분석 및 처리할 수 있는 비선형 상호 작용의 길을 열었습니다. 실시간.
그들은 그것을 컴퓨터 비전이라고 부르며 장치가 카메라를 통해 보는 것에서 실제 요소를 이해하고 이해할 수 있는 모든 것에 관한 것입니다. Google Lens의 놀라운 기능으로 돌아가 임의의 물체와 제품에 대한 정보를 찾을 수 있습니다. 장치 카메라를 마우스나 키보드에 갖다 대면 Google 렌즈가 장치 제조업체, 모델 및 제조업체를 알려줍니다.
또한 건물이나 위치를 가리키고 실시간으로 세부 정보를 얻을 수도 있습니다. 수학 문제를 스캔하고 그에 대한 솔루션을 갖고, 손으로 쓴 메모를 텍스트로 변환하고, 단순히 스캔하여 패키지를 추적하고, 인터페이스 없이 카메라로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 여기서 끝나지 않습니다. 프로필에 이미지를 업로드하려고 할 때 Facebook에서 본 적이 있을 것입니다. Facebook은 자동으로 회원님과 친구 및 가족의 얼굴을 감지하고 태그를 지정합니다. 컴퓨터 비전은 사람들의 생활 방식을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하며 사람들의 삶을 더 쉽게 만듭니다.
이미지 주석이란
이미지 주석은 AI 및 기계 학습 모델을 훈련하여 이미지와 비디오에서 객체를 식별하는 데 사용됩니다. 이미지 주석의 경우, 이미지 소스에서 개체를 식별하는 데 도움이 되도록 나중에 컴퓨터에 전달되는 추가 정보가 포함된 라벨과 태그를 이미지에 추가합니다.
이미지 주석은 컴퓨터 비전 모델의 구성 요소입니다. 주석이 달린 이미지는 ML 프로젝트의 눈 역할을 하기 때문입니다. 이것이 고품질 이미지 주석에 투자하는 것이 단지 모범 사례가 아니라 정확하고 안정적이며 확장 가능한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발하기 위한 필수 요소인 이유입니다.
높은 품질 수준을 유지하기 위해 일반적으로 이미지 주석은 이미지에 유용한 정보를 첨부하는 다양한 이미지 주석 도구를 사용하여 이미지 주석 전문가의 감독하에 수행됩니다.
이미지에 관련 데이터로 주석을 추가하고 이를 다양한 카테고리로 분류하면 결과 데이터를 구조화된 데이터라고 하며 실행 부분을 위해 AI 및 머신러닝 모델에 공급됩니다.
이미지 주석은 자율 주행, 의료 영상, 농업 등과 같은 컴퓨터 비전 애플리케이션의 잠금을 해제합니다. 다음은 이미지 주석을 사용할 수 있는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.
- 도로, 표지판 및 장애물에 대한 주석이 달린 이미지를 사용하여 자율 주행 자동차 모델이 안전하게 탐색할 수 있도록 훈련할 수 있습니다.
- 의료 분야에서는 주석이 달린 의료 스캔을 통해 AI가 질병을 조기에 감지하고 가능한 한 조기에 치료할 수 있습니다.
- 농업 분야에서 주석이 달린 위성 이미지를 사용하여 작물 상태를 모니터링할 수 있습니다. 그리고 질병의 조짐이 보이면 들판 전체가 파괴되기 전에 해결할 수 있습니다.
컴퓨터 비전용 이미지 주석
이미지 주석은 이미지 태그 지정, 전사 또는 레이블 지정이라는 이름으로도 알려진 데이터 레이블 지정의 하위 집합입니다. 이미지 주석에는 백엔드에서 사람이 관여하고, 기계가 객체를 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터 정보 및 속성으로 이미지에 끊임없이 태그를 지정합니다.
이미지 데이터
- 2차원 이미지
- 3차원 이미지
주석 유형
- 이미지 분류
- 객체 감지
- 이미지 분할
- 객체 추적
주석 기법
- 경계 상자
- 폴리 라인
- 다각형
- 랜드마크 주석
어떤 종류의 이미지에 주석을 달 수 있습니까?
- 이미지 및 다중 프레임 이미지(예: 비디오)는 기계 학습을 위해 레이블을 지정할 수 있습니다. 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다.
- 2D 및 다중 프레임 이미지(비디오), 즉, 카메라 또는 SLR 또는 광학 현미경의 데이터 등
- 3D 및 다중 프레임 이미지(비디오), 즉 카메라 또는 전자, 이온 또는 주사 프로브 현미경의 데이터 등
주석을 다는 동안 이미지에 어떤 세부 정보가 추가됩니까?
이미지에 포함된 내용을 기계가 더 잘 이해할 수 있도록 하는 모든 정보에는 전문가가 주석을 달았습니다. 이것은 무수한 시간의 수작업을 요구하는 극도로 노동 집약적인 작업입니다.
세부 사항에 관한 한 프로젝트 사양 및 요구 사항에 따라 다릅니다. 프로젝트에서 최종 제품이 이미지를 분류하기만 하면 되는 경우 적절한 정보가 추가됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 제품이 사용자에게 스캔하는 대상이 나무이고 덩굴이나 관목과 구별된다는 것을 알려주는 것이라면 주석이 달린 세부 사항은 나무일 뿐입니다.
그러나 프로젝트 요구 사항이 복잡하고 사용자와 공유할 더 많은 통찰력이 필요한 경우 주석에는 나무 이름, 식물 이름, 토양 및 날씨 요구 사항, 이상적인 성장 온도 등과 같은 세부 정보가 포함됩니다.
이러한 정보를 통해 기계는 입력을 분석 및 처리하고 최종 사용자에게 정확한 결과를 제공합니다.
이미지 주석의 유형
여러 이미지 주석 방법이 필요한 이유가 있습니다. 예를 들어 전체 이미지에 단일 레이블을 할당하는 높은 수준의 이미지 분류가 있습니다. 특히 이미지에 개체가 하나만 있지만 고정밀 이미지 레이블 지정에 사용되는 모든 픽셀에 레이블을 지정하는 의미 체계 및 인스턴스 분할과 같은 기술이 있는 경우에 사용됩니다. .
다양한 이미지 카테고리에 대해 다양한 유형의 이미지 주석을 사용하는 것 외에도 특정 사용 사례에 최적화된 기술을 사용하거나 프로젝트 요구 사항을 충족하기 위해 속도와 정확성 간의 균형을 찾는 것과 같은 다른 이유가 있습니다.
이미지 주석의 유형
이미지 분류
객체를 광범위하게 분류하는 가장 기본적인 유형입니다. 따라서 여기에서 프로세스에는 차량, 건물 및 신호등과 같은 요소를 식별하는 것만 포함됩니다.
객체 감지
다른 개체가 식별되고 주석이 추가되는 약간 더 구체적인 기능입니다. 차량은 자동차와 택시, 건물과 고층 빌딩, 1차선, 2차선 또는 그 이상이 될 수 있습니다.
이미지 분할
이것은 모든 이미지의 세부 사항에 적용됩니다. 여기에는 기계가 구별하는 데 도움이 되도록 개체에 대한 정보(예: 색상, 위치 모양 등)를 추가하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 중앙의 차량은 2차선의 노란색 택시입니다.
객체 추적
여기에는 동일한 데이터 세트의 여러 프레임에서 위치 및 기타 속성과 같은 개체의 세부 정보를 식별하는 작업이 포함됩니다. 비디오 및 감시 카메라의 영상은 물체의 움직임과 패턴 연구를 추적할 수 있습니다.
이제 각 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
이미지 분류
이미지 분류는 콘텐츠를 기반으로 전체 이미지에 라벨이나 카테고리를 할당하는 프로세스입니다. 예를 들어, 개에 주요 초점이 있는 이미지가 있는 경우 이미지에는 '개'라는 라벨이 지정됩니다.
이미지 주석 과정에서 이미지 분류는 이미지의 전체 주제를 이해하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 객체 감지나 이미지 분할과 같은 보다 자세한 주석을 작성하기 전 첫 번째 단계로 자주 사용됩니다.
예를 들어 자율 주행 애플리케이션을 위해 차량에 주석을 추가하려는 경우 "차량"으로 분류된 이미지를 선택하고 나머지는 무시할 수 있습니다. 이를 통해 더 자세한 이미지 주석을 위해 관련 이미지의 범위를 좁혀 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
더 자세한 주석을 추가로 사용하게 될 이미지의 주요 주제를 기반으로 다양한 라벨이 붙은 상자에 이미지를 넣는 정렬 프로세스라고 생각하세요.
키 포인트:
- 각 개체의 위치를 파악하는 것이 아니라 전체 이미지가 무엇을 나타내는지 알아내는 것이 아이디어입니다.
- 이미지 분류에 대한 가장 일반적인 두 가지 접근 방식에는 감독된 분류(미리 레이블이 지정된 훈련 데이터 사용)와 감독되지 않은 분류(자동으로 카테고리 검색)가 있습니다.
- 다른 많은 컴퓨터 비전 작업의 기반 역할을 합니다.
객체 감지
이미지 분류는 전체 이미지에 라벨을 할당하는 반면, 객체 감지는 객체를 감지하고 객체에 대한 정보를 제공함으로써 한 단계 더 발전합니다. 객체 감지 외에도 클래스 라벨(예: "자동차", "사람", "정지 신호")을 각 경계 상자에 할당하여 이미지에 포함된 객체 유형을 나타냅니다.
자동차, 보행자, 교통 표지판 등 다양한 객체가 있는 거리의 이미지가 있다고 가정해 보겠습니다. 거기에서 이미지 분류를 사용한다면 이미지에 "거리 장면" 또는 이와 유사한 라벨이 붙을 것입니다.
그러나 객체 감지는 한 단계 더 발전하여 각 개별 자동차, 보행자 및 교통 표지판 주위에 경계 상자를 그려 본질적으로 각 객체를 격리하고 각각에 의미 있는 설명으로 레이블을 지정합니다.
키 포인트:
- 감지된 개체 주위에 경계 상자를 그리고 클래스 레이블을 할당합니다.
- 이는 어떤 물체가 존재하는지, 그리고 이미지 내 어디에 위치하는지 알려줍니다.
- 객체 감지의 인기 있는 예로는 R-CNN, Fast R-CNN, YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Detector) 등이 있습니다.
분할
이미지 분할은 원본 이미지보다 더 의미 있고 분석하기 쉬운 이미지를 얻을 수 있도록 이미지를 여러 세그먼트 또는 픽셀 세트(슈퍼픽셀이라고도 함)로 나누는 프로세스입니다.
이미지 분할에는 3가지 주요 유형이 있으며 각각 다른 용도로 사용됩니다.
시맨틱 분할
이는 이미지를 여러 세그먼트로 분할하고 각 세그먼트를 의미 체계 레이블 또는 클래스와 연결하는 컴퓨터 비전의 기본 작업 중 하나입니다. 전체 이미지에 단일 레이블을 지정하는 이미지 분류와 달리 시맨틱을 사용하면 이미지의 모든 픽셀에 클래스 레이블을 할당할 수 있으므로 이미지 분류와 비교하여 세부적인 출력을 얻을 수 있습니다.
의미론적 분할의 목표는 각 객체, 표면, 영역의 경계나 윤곽을 픽셀 수준에서 정밀하게 생성하여 이미지를 세부적으로 이해하는 것입니다.
키 포인트:
- 클래스의 모든 픽셀이 함께 그룹화되므로 동일한 클래스의 서로 다른 인스턴스를 구별할 수 없습니다.
- 모든 픽셀에 레이블을 지정하여 "전체적인" 보기를 제공하지만 개별 개체를 분리하지는 않습니다.
- 대부분의 경우 입력과 동일한 해상도로 분류 맵을 출력하는 FCN(완전 컨벌루션 네트워크)을 사용합니다.
인스턴스 분할
인스턴스 분할은 객체를 식별할 뿐만 아니라 기계가 쉽게 이해할 수 있도록 각 개별 객체의 경계를 정밀하게 분할하고 개요를 지정함으로써 의미론적 분할을 넘어 한 단계 더 발전합니다.
인스턴스 분할에서 모든 개체가 감지되면 알고리즘은 경계 상자, 클래스 레이블(예: 사람, 자동차, 개) 및 특정 개체의 정확한 크기와 모양을 표시하는 픽셀 단위 마스크를 제공합니다.
동일한 유형의 서로 다른 객체를 분리하지 않고 각 픽셀에 카테고리로 레이블을 지정하는 것이 목표인 의미론적 분할에 비해 더 복잡합니다.
키 포인트:
- 각 객체에 고유한 라벨을 부여하여 개별 객체를 식별하고 분리합니다.
- 사람, 동물, 차량과 같이 명확한 모양을 가진 셀 수 있는 개체에 더 중점을 둡니다.
- 카테고리당 하나의 마스크를 사용하는 대신 각 객체에 대해 별도의 마스크를 사용합니다.
- 추가 분할 분기를 통해 Mask R-CNN과 같은 객체 감지 모델을 확장하는 데 주로 사용됩니다.
Panoptic 분할
Panoptic 분할은 의미론적 분할과 인스턴스 분할의 기능을 결합합니다. Panoptic 분할 사용의 가장 좋은 점은 이미지의 모든 픽셀에 의미 체계 라벨과 인스턴스 ID를 할당하여 전체 장면을 한 번에 완벽하게 분석할 수 있다는 것입니다.
Panoptic 분할의 출력은 분할 맵이라고 하며, 각 픽셀에는 의미 클래스와 인스턴스 ID(픽셀이 개체 인스턴스에 속하는 경우) 또는 void(픽셀이 어떤 인스턴스에도 속하지 않는 경우)로 레이블이 지정됩니다.
하지만 몇 가지 과제도 있습니다. 모델은 두 작업을 동시에 수행하고 더 많은 시스템 리소스가 필요하며 시간 제한으로 의미론과 인스턴스가 모두 필요한 경우에만 사용되는 의미론적 예측과 인스턴스 예측 간의 잠재적 충돌을 해결해야 합니다.
키 포인트:
- 모든 픽셀에 의미 체계 라벨과 인스턴스 ID를 할당합니다.
- 의미론적 컨텍스트와 인스턴스 수준 감지의 혼합.
- 일반적으로 공유 백본을 갖춘 별도의 의미 체계 및 인스턴스 분할 모델을 사용합니다.
다음은 의미론적 분할, 인스턴스 분할 및 Panoptic 분할의 차이점을 제안하는 간단한 그림입니다.
이미지 주석 기법
이미지 주석은 다양한 기술과 프로세스를 통해 수행됩니다. 이미지 주석을 시작하려면 특정 기능을 제공하는 소프트웨어 응용 프로그램과 프로젝트 요구 사항에 따라 이미지에 주석을 추가하는 데 필요한 도구가 필요합니다.
초심자를 위해 특정 사용 사례에 맞게 수정할 수 있는 몇 가지 상용 이미지 주석 도구가 있습니다. 오픈 소스 도구도 있습니다. 그러나 요구 사항이 틈새 시장이고 상용 도구에서 제공하는 모듈이 너무 기본적이라고 생각되는 경우 프로젝트에 맞게 개발된 사용자 지정 이미지 주석 도구를 얻을 수 있습니다. 이것은 분명히 더 비싸고 시간이 많이 걸립니다.
빌드하거나 구독하는 도구에 관계없이 보편적인 특정 이미지 주석 기술이 있습니다. 그들이 무엇인지 봅시다.
경계 상자
가장 기본적인 이미지 주석 기술은 전문가 또는 주석가가 객체 주위에 상자를 그려 객체별 세부 정보를 표시하는 것입니다. 이 기술은 모양이 대칭인 객체에 주석을 추가하는 데 가장 이상적입니다.
경계 상자의 또 다른 변형은 직육면체입니다. 이들은 일반적으로 3차원인 경계 상자의 XNUMXD 변형입니다. 직육면체는 더 정확한 세부 사항을 위해 치수 전반에 걸쳐 개체를 추적합니다. 위의 이미지를 고려하면 경계 상자를 통해 차량에 쉽게 주석을 달 수 있습니다.
더 나은 아이디어를 제공하기 위해 2D 상자는 개체의 길이와 너비에 대한 세부 정보를 제공합니다. 그러나 직육면체 기법은 물체의 깊이에 대한 세부 정보도 제공합니다. 이미지에 직육면체로 주석을 추가하는 것은 객체가 부분적으로만 보일 때 더 부담이 됩니다. 이러한 경우 어노테이터는 기존 시각 및 정보를 기반으로 객체의 가장자리와 모서리를 근사화합니다.
랜드마크
이 기술은 이미지 또는 푸티지에서 개체의 움직임에 있는 복잡성을 끌어내는 데 사용됩니다. 작은 물체를 감지하고 주석을 달 때도 사용할 수 있습니다. 랜드마크는 특히 다음에서 사용됩니다. 얼굴 인식 주석이 달린 얼굴 특징, 제스처, 표정, 자세 등. 정확한 결과를 위해 얼굴 특징과 속성을 개별적으로 식별하는 작업이 포함됩니다.
랜드마크가 유용한 실제 사례를 제공하려면 얼굴 특징과 표정을 기반으로 모자, 고글 또는 기타 재미있는 요소를 정확하게 배치하는 Instagram 또는 Snapchat 필터를 생각해 보세요. 따라서 다음에 개 필터를 위해 포즈를 취할 때 정확한 결과를 위해 앱이 얼굴 특징을 표시했다는 점을 이해하세요.
다각형
이미지의 개체가 항상 대칭이거나 규칙적인 것은 아닙니다. 불규칙하거나 무작위로 나타나는 경우가 많이 있습니다. 이러한 경우 주석가는 다각형 기술을 사용하여 불규칙한 모양과 객체에 정확하게 주석을 답니다. 이 기술은 개체의 치수를 가로질러 점을 배치하고 개체의 원주 또는 둘레를 따라 수동으로 선을 그리는 것을 포함합니다.
선
기본 모양과 다각형 외에도 간단한 선은 이미지의 개체에 주석을 추가하는 데에도 사용됩니다. 이 기술을 사용하면 기계가 경계를 원활하게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 차량의 기계가 기동해야 하는 경계를 더 잘 이해하기 위해 주행 차선을 가로질러 선이 그려집니다. 라인은 또한 다양한 시나리오와 상황에 대해 이러한 기계와 시스템을 훈련하고 더 나은 운전 결정을 내리는 데 사용됩니다.
이미지 주석 사용 사례
이 섹션에서는 보안, 안전, 의료부터 자율주행차와 같은 고급 사용 사례에 이르기까지 이미지 주석의 가장 영향력 있고 유망한 사용 사례를 안내해 드리겠습니다.
소매 : 쇼핑몰이나 식료품점에서 2D 경계 상자 기술은 셔츠, 바지, 재킷, 사람 등과 같은 매장 내 제품의 이미지에 레이블을 지정하여 가격, 색상, 디자인 등
건강 관리: 다각형 기술은 의료용 X선에서 인체 장기에 주석을 달거나 레이블을 지정하여 ML 모델을 훈련시켜 인체 X선의 기형을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 가장 중요한 사용 사례 중 하나이며, 건강 관리 질병을 식별하고 비용을 절감하며 환자 경험을 개선함으로써 업계를 선도합니다.
자가 운전 자동차: 우리는 이미 자율주행의 성공을 목격했지만 아직 갈 길이 멉니다. 많은 자동차 제조업체는 도로, 자동차, 신호등, 기둥, 보행자 등을 식별하기 위해 이미지의 각 픽셀에 레이블을 지정하여 차량이 주변 환경을 인식하고 방해물을 감지합니다.
감정 감지: 랜드마크 주석은 주어진 콘텐츠에서 대상의 감정적 마음 상태를 측정하기 위해 인간의 감정/감정(기쁨, 슬픔 또는 중립)을 감지하는 데 사용됩니다. 감정 감지 또는 심리 분석 상품평, 서비스평, 영화평, 이메일 민원/피드백, 고객상담, 회의 등에 활용될 수 있습니다.
공급망 : 라인과 스플라인은 창고의 레인에 레이블을 지정하여 배송 위치를 기반으로 랙을 식별하는 데 사용되며, 이는 로봇이 경로를 최적화하고 배송 체인을 자동화하여 사람의 개입과 오류를 최소화하는 데 도움이 됩니다.
이미지 주석에 어떻게 접근합니까: 사내 vs 아웃소싱?
이미지 주석은 돈뿐만 아니라 시간과 노력의 투자도 필요합니다. 앞서 언급했듯이 세심한 계획과 성실한 참여가 필요한 노동 집약적 작업입니다. 이미지 어노테이터의 속성은 머신이 결과를 처리하고 전달하는 것입니다. 따라서 이미지 주석 단계는 매우 중요합니다.
이제 비즈니스 관점에서 이미지에 주석을 추가하는 두 가지 방법이 있습니다.
- 사내에서 할 수 있다
- 또는 프로세스를 아웃소싱할 수 있습니다.
둘 다 독특하고 장단점에 대한 공정한 몫을 제공합니다. 객관적으로 보자.
사내
여기에서는 기존 인재 풀이나 팀 구성원이 이미지 주석 작업을 처리합니다. 사내 기술은 데이터 생성 소스가 있고, 올바른 도구 또는 데이터 주석 플랫폼이 있고, 주석 작업을 수행하기 위한 적절한 기술 세트를 갖춘 올바른 팀이 있음을 의미합니다.
전담 리소스와 팀에 투자할 수 있는 기업 또는 기업 체인인 경우에 적합합니다. 기업이나 시장 참여자라면 교육 프로세스를 시작하는 데 중요한 데이터 세트가 부족하지 않을 것입니다.
아웃소싱
이것은 이미지 주석 작업을 수행하는 데 필요한 경험과 전문 지식을 갖춘 팀에 작업을 제공하는 또 다른 방법입니다. 당신이 해야 할 일은 요구 사항과 마감일을 공유하는 것뿐입니다.
아웃소싱 팀은 귀하의 비즈니스와 같은 도시나 이웃에 있거나 완전히 다른 지리적 위치에 있을 수 있습니다. 아웃소싱에서 중요한 것은 작업에 대한 실습 노출과 이미지에 주석을 추가하는 방법에 대한 지식입니다.
[또한 읽기: AI 이미지 인식이란? 작동 방식 및 예]
이미지 주석: 아웃소싱 vs 사내 팀 – 알아야 할 모든 것
| 아웃소싱 | 사내 |
|---|---|
| 데이터 무결성 및 기밀성을 보장하기 위해 프로젝트를 다른 팀에 아웃소싱할 때 조항 및 프로토콜의 추가 계층을 구현해야 합니다. | 데이터 세트에서 작업하는 전용 사내 리소스가 있는 경우 데이터의 기밀성을 원활하게 유지하십시오. |
| 이미지 데이터를 원하는 방식으로 사용자 정의할 수 있습니다. | 필요에 맞게 데이터 생성 소스를 조정할 수 있습니다. |
| 데이터를 정리하는 데 추가 시간을 할애한 다음 주석 작업을 시작할 필요가 없습니다. | 직원들에게 원시 데이터에 주석을 추가하기 전에 추가 시간을 할애하도록 요청해야 합니다. |
| 협업하기 전에 프로세스, 요구 사항 및 계획을 완전히 도표화하여 관련된 리소스를 과도하게 사용하지 않습니다. | 데이터 주석은 기존 역할의 추가 책임이기 때문에 결국 리소스를 과도하게 사용하게 됩니다. |
| 기한은 항상 데이터 품질 저하 없이 충족됩니다. | 팀 구성원이 적고 작업이 많을 경우 마감일이 연장될 수 있습니다. |
| 아웃소싱 팀은 새로운 지침 변경 사항에 더 잘 적응합니다. | 요구 사항 및 지침에서 전환할 때마다 팀원의 사기가 저하됩니다. |
| 데이터 생성 소스를 유지할 필요가 없습니다. 최종 제품은 정시에 도착합니다. | 데이터 생성에 대한 책임은 귀하에게 있습니다. 프로젝트에 수백만 개의 이미지 데이터가 필요한 경우 관련 데이터 세트를 조달하는 것은 귀하의 몫입니다. |
| 워크로드 또는 팀 규모의 확장성은 결코 문제가 되지 않습니다. | 빠른 결정을 원활하게 내릴 수 없기 때문에 확장성은 주요 관심사입니다. |
히프 라인
분명히 알 수 있듯이 사내 이미지/데이터 주석 팀이 있는 것이 더 편리해 보이지만 전체 프로세스를 아웃소싱하는 것이 장기적으로 더 유리합니다. 전담 전문가와 협업하면 처음부터 수행할 필요가 없었던 여러 작업과 책임에 대한 부담을 덜게 됩니다. 이러한 이해를 바탕으로 올바른 데이터 주석 공급업체 또는 팀을 찾는 방법을 더 자세히 알아보겠습니다.
데이터 주석 공급업체를 선택할 때 고려해야 할 요소
이것은 막중한 책임이며 기계 학습 모듈의 전체 성능은 공급업체에서 제공하는 데이터 세트의 품질과 타이밍에 따라 달라집니다. 그렇기 때문에 계약을 체결하기 전에 대화 상대와 약속한 내용에 더 주의를 기울이고 더 많은 요소를 고려해야 합니다.
시작하는 데 도움이 되도록 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소가 있습니다.
전문성
고려해야 할 주요 요소 중 하나는 기계 학습 프로젝트를 위해 고용하려는 공급업체 또는 팀의 전문 지식입니다. 귀하가 선택하는 팀은 데이터 주석 도구, 기술, 도메인 지식 및 여러 산업 분야에서 작업한 경험을 가장 많이 접할 수 있어야 합니다.
기술 외에도 원활한 협업과 일관된 커뮤니케이션을 보장하기 위해 워크플로 최적화 방법을 구현해야 합니다. 더 많은 이해를 위해 다음과 같은 측면에 대해 질문하십시오.
- 그들이 당신과 유사한 이전 프로젝트에 참여했습니다.
- 그들이 가지고 있는 다년간의 경험
- 주석을 위해 배포하는 도구 및 리소스의 무기고
- 일관된 데이터 주석 및 정시 제공을 보장하는 방법
- 프로젝트 확장성 등의 측면에서 얼마나 편안하거나 준비되어 있는지
데이터 품질
데이터 품질은 프로젝트 출력에 직접적인 영향을 미칩니다. 수년간의 수고, 네트워킹 및 투자는 모듈이 출시되기 전에 어떻게 작동하는지에 달려 있습니다. 따라서 협력하려는 공급업체가 프로젝트에 대해 최고 품질의 데이터 세트를 제공하는지 확인하십시오. 더 나은 아이디어를 얻는 데 도움이 되도록 살펴봐야 할 빠른 치트 시트가 있습니다.
- 공급업체는 데이터 품질을 어떻게 측정합니까? 표준 측정항목은 무엇입니까?
- 품질 보증 프로토콜 및 고충 처리 프로세스에 대한 세부 정보
- 한 팀 구성원에서 다른 구성원으로 지식이 이전되는 것을 어떻게 보장합니까?
- 이후에 볼륨이 증가하더라도 데이터 품질을 유지할 수 있습니까?
커뮤니케이션 및 협업
고품질 출력을 제공하는 것이 항상 원활한 협업으로 이어지는 것은 아닙니다. 그것은 원활한 의사 소통과 훌륭한 관계 유지를 포함합니다. 협업의 전체 과정 동안 업데이트를 제공하지 않거나 루프에서 벗어나 갑자기 마감 시간에 프로젝트를 제공하는 팀과 함께 작업할 수 없습니다.
그렇기 때문에 균형이 필수적이며 협력에 대한 그들의 작동 방식과 일반적인 태도에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 따라서 의사 소통 방법, 지침 및 요구 사항 변경에 대한 적응성, 프로젝트 요구 사항 축소 등에 대해 질문하여 관련된 당사자 모두의 원활한 여정을 보장하십시오.
계약 조건
이러한 측면 외에도 적법성 및 규제 측면에서 불가피한 몇 가지 각도와 요소가 있습니다. 여기에는 가격 책정 조건, 협업 기간, 연결 조건, 직무 할당 및 사양, 명확하게 정의된 경계 등이 포함됩니다.
계약서에 서명하기 전에 정리하십시오. 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 요인 목록은 다음과 같습니다.
- 지불 조건과 가격 모델에 대해 물어보십시오. 가격이 시간당 또는 주석당 수행된 작업에 대한 것인지 여부
- 지불금이 매월, 매주 또는 격주로 지급됩니까?
- 프로젝트 가이드라인이나 작업 범위 변경 시 가격 책정 모델의 영향
확장성
귀하의 비즈니스는 미래에 성장할 것이며 귀하의 프로젝트 범위는 기하급수적으로 확장될 것입니다. 이러한 경우 공급업체가 비즈니스에서 요구하는 레이블이 지정된 이미지의 볼륨을 대규모로 제공할 수 있다고 확신해야 합니다.
사내에 충분한 인재가 있습니까? 모든 데이터 소스를 소진하고 있습니까? 고유한 요구 사항과 사용 사례에 따라 데이터를 사용자 지정할 수 있습니까? 이러한 측면을 통해 공급업체는 더 많은 양의 데이터가 필요할 때 전환할 수 있습니다.
최대 포장
이러한 요소를 고려하면 협업이 원활하고 방해받지 않을 것이라고 확신할 수 있으며 이미지 주석 작업을 전문가에게 아웃소싱하는 것이 좋습니다. 가이드에 언급된 모든 항목을 체크하는 Shaip과 같은 최고의 회사를 찾아보세요.
수십 년 동안 인공 지능 분야에서 우리는 이 기술의 발전을 보아왔습니다. 우리는 그것이 어떻게 시작되었는지, 어떻게 진행되고 있는지, 그리고 그 미래를 알고 있습니다. 따라서 우리는 최신 기술을 따라갈 뿐만 아니라 미래에도 대비하고 있습니다.
또한 전문가를 선별하여 데이터와 이미지에 프로젝트에 대한 최고 수준의 정밀도로 주석을 달 수 있도록 합니다. 귀하의 프로젝트가 얼마나 틈새 시장이든 독창적이든 상관없이 항상 당사로부터 완벽한 데이터 품질을 얻을 것이라는 확신을 가지십시오.
당사에 연락하여 귀하의 요구 사항에 대해 논의하기만 하면 즉시 시작하겠습니다. 연락처 오늘 우리와 함께.
이야기합시다
자주 묻는 질문 (FAQ)
이미지 주석은 이미지 태그 지정, 전사 또는 레이블 지정으로도 알려진 데이터 레이블 지정의 하위 집합으로, 이는 백엔드에서 사람을 포함하여 기계가 객체를 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터 정보 및 속성으로 이미지에 끊임없이 태그를 지정합니다.
An 이미지 주석/라벨링 도구 기계가 물체를 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터 정보와 속성으로 이미지에 레이블을 지정하는 데 사용할 수 있는 소프트웨어입니다.
이미지 레이블 지정/주석 서비스는 사용자를 대신하여 이미지에 레이블을 지정하거나 주석을 추가하는 타사 공급업체에서 제공하는 서비스입니다. 그들은 필요할 때 필요한 전문 지식, 품질 민첩성 및 확장성을 제공합니다.
라벨이 붙은/주석이 달린 이미지 머신 러닝 알고리즘이 이해할 수 있도록 이미지를 설명하는 메타데이터로 레이블이 지정된 이미지입니다.
머신 러닝 또는 딥 러닝을 위한 이미지 주석 레이블이나 설명을 추가하거나 이미지를 분류하여 모델이 인식할 데이터 요소를 표시하는 프로세스입니다. 간단히 말해서 관련 메타데이터를 추가하여 컴퓨터에서 인식할 수 있도록 하는 것입니다.
이미지 주석 경계 상자(2-d,3-d), 랜드마크, 폴리곤, 폴리라인 등의 기술 중 하나 이상을 사용합니다.